Data-Driven Spectral Prediction for Accelerating Large-Scale Electronic Structure Calculations
Rattachement africain : hr, fr, de. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Simulating large molecular systems comprising thousands of atoms requires highly scalable methodologies. While modern Density Functional Theory (DFT) codes exhibit linear scaling, solving the associated large, sparse generalized eigenproblems remains a critical computational bottleneck on exascale architectures. In the context of the LimitX project, we propose a data-driven framework to accelerate these calculations. By shifting the machine learning target from discrete eigenvalues to the coefficients of an interpolating Chebyshev polynomial, and by comparing both all-atom and fragment-based structural representations, we successfully overcome the dimensionality constraints of large-scale spectral prediction. We investigate three machine learning models (Kernel Ridge Regression, Graph Neural Networks, and Random Forests) trained on a novel 2 TB dataset of protein dimers. The predicted spectra provide initial guesses that effectively bypass early Self-Consistent Field (SCF) iterations in BigDFT. Ultimately, these spectral predictors will be deployed to dynamically optimize upcoming rational filter-based eigensolvers, such as FrASE, which is currently in initial development.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
Où se fait cette recherche
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Ruđer Bošković Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Commissariat à l'Énergie Atomique et aux Énergies Alternatives pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Institut de Recherche Interdisciplinaire de Grenoble pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Forschungszentrum Jülich pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Jülich Supercomputing Centre pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Ru der Bošković Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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CEA / IRIG / MEM / L_Sim pays non établi dans la noticeInstitution
Ruđer Bošković Institute, Commissariat à l'Énergie Atomique et aux Énergies Alternatives et Institut de Recherche Interdisciplinaire de Grenoble, avec 4 autres affiliations.
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